统计测试（Kolmogorov和T-test）与Python和Rpy2

Question

我已经运行了一些算法，并想对结果进行一些统计分析。我有两个向量与错误率的平均值。

使用R，使用下面的行我会得到一切。

t.test(methodresults1,methodresults2,var.equal=FALSE,paired=FALSE,alternative="less")

由于我使用Python，我想使用Rpy2项目。

我试过了:

import rpy2.robjects as R

# methodresults1 and methodresults2 are numpy arrays.

# kolmogorov test
normality_res = R.r['ks.test'](R.FloatVector(methodresults1.tolist()),'pnorm',mean=R.FloatVector(methodresults1.mean().tolist()),sd=R.FloatVector(methodresults1.std().tolist())))

# t-test
res = R.r['t.test'](R.FloatVector(methodresults1.tolist()),R.FloatVector(methodresults2.tolist()),alternative='two.sided',var.equal=FALSE,paired=FALSE)

res.rx('p.value')[0][0]
res.rx('statistic')[0][0]
res.rx('parameter')[0][0]

我无法执行这两个测试。

我还发现t检验的问题是var。平等的声明，它给了我一个 * 语法错误:关键字不能是表达式（，第1行）。

额外问题:有没有更好的方法来使用numpy和Rpy2？

Answer 1

说：“ syntaxError：关键字不能是表达式（，第1行）。”

在python中，符号不能包含字符“。”。

from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects.vectors import StrVector
stats = importr("stats")
stats.t_test(methodresults1, methodresults2,
             **{'var.equal': False,
                'paired': False,
                'alternative': StrVector(("less", ))})

.

检查 rpy2文档关于函数更多细节。

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Answer 2

要使用python执行ks测试，在两个样本测试的情况下，您可以

>>> from scipy.stats import ks_2samp
>>> import numpy as np
>>> 

哪里 x, y 是两个 nupmy.array:

>>> ks_2samp(x, y)
(0.022999999999999909, 0.95189016804849658)

第一个值是测试统计信息，第二个值是p值。如果p值小于95（对于5%的显着性水平），这意味着您不能拒绝两个样本分布相同的空假设。

对于一个样本ks测试，例如见这里: http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.kstest.html#scipy.stats.kstest

此检验允许您测试经验分布与给定概率分布的拟合优度。